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基于ELM__AdaBoost强预测器的空战目标威胁评估
被引量：
17
1
作者
徐西蒙
杨任农
+1 位作者
符颖
赵雨
《系统工程与电子技术》
EI
CSCD
北大核心
2018年第8期1760-1768,共9页
目标威胁评估是空战态势感知中的关键问题。针对传统评估方法难以兼具准确性和实时性的缺陷,提出了一种基于自适应推进极限学习机(extreme learning machine__adaptive boosting,ELM__AdaBoost)强预测器的新方法。结合AdaBoost分类算法...
目标威胁评估是空战态势感知中的关键问题。针对传统评估方法难以兼具准确性和实时性的缺陷,提出了一种基于自适应推进极限学习机(extreme learning machine__adaptive boosting,ELM__AdaBoost)强预测器的新方法。结合AdaBoost分类算法对ELM算法进行改进,提出了ELM__AdaBoost算法,构造了ELM__AdaBoost强预测器。在空战训练测量仪中选取空战数据,利用威胁指数法构造了目标威胁评估样本数据。构建了基于ELM__AdaBoost强预测器的空战目标威胁评估模型,在一定范围内确定了使算法预测精度相对较好的ELM网络隐含层节点数和弱预测器个数。通过仿真实验分析了评估的精度和实时性,结果表明该方法在保证较高评估精度的同时减少了评估所用时间,可以准确、快速地进行空战目标威胁评估。
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关键词
空战
目标威胁评估
自适应推进极限学习机
空战训练测量仪
威胁指数法
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职称材料
题名
基于ELM__AdaBoost强预测器的空战目标威胁评估
被引量：
17
1
作者
徐西蒙
杨任农
符颖
赵雨
机构
空军工程大学空管领航学院
出处
《系统工程与电子技术》
EI
CSCD
北大核心
2018年第8期1760-1768,共9页
基金
航空科学基金(20152096019)资助课题
文摘
目标威胁评估是空战态势感知中的关键问题。针对传统评估方法难以兼具准确性和实时性的缺陷,提出了一种基于自适应推进极限学习机(extreme learning machine__adaptive boosting,ELM__AdaBoost)强预测器的新方法。结合AdaBoost分类算法对ELM算法进行改进,提出了ELM__AdaBoost算法,构造了ELM__AdaBoost强预测器。在空战训练测量仪中选取空战数据,利用威胁指数法构造了目标威胁评估样本数据。构建了基于ELM__AdaBoost强预测器的空战目标威胁评估模型,在一定范围内确定了使算法预测精度相对较好的ELM网络隐含层节点数和弱预测器个数。通过仿真实验分析了评估的精度和实时性,结果表明该方法在保证较高评估精度的同时减少了评估所用时间,可以准确、快速地进行空战目标威胁评估。
关键词
空战
目标威胁评估
自适应推进极限学习机
空战训练测量仪
威胁指数法
Keywords
air combat
target
threat
assessment
extreme
learning
machine_adaptive
boosting
（ELM_AdaBoost）
air combat
maneuvering
instrument
（
acmi
）
threat
index
method
分类号
V271.4 [航空宇航科学与技术—飞行器设计]
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出处
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被引量
操作
1
基于ELM__AdaBoost强预测器的空战目标威胁评估
徐西蒙
杨任农
符颖
赵雨
《系统工程与电子技术》
EI
CSCD
北大核心
2018
17
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